小马算力致敬程序员

10 月 20日凌晨，我把最后一条 CI 流水线从自建 GPU 机器迁移到小马算力，推送、合并、触发——单元测试跑完，账单弹出：¥0.82。
同一时刻，公司群里弹出财务提醒：上月闲置显卡折旧 ¥4 300。那一刻，我意识到“算力”这个词，已经从技术参数变成了成本结构里的一行具体数字。
以下不是广告，是一份 7 天真实使用记录，顺带把这次 1024 活动的隐藏彩蛋拆给你看。若你正在评估“要不要把模型调用外包出去”，希望这份笔记比官方文档更有参考价值。

一、为什么需要“模型网关”
我们团队做法律科技，高频场景有三类：
1000+ 页合同的关键条款抽取（长文本）
法条与判例的交叉问答（多轮对话）
庭审语音转写后的摘要（高并发）
过去半年，先后接入 OpenAI、deepseek、Qwen、GLM以及Kimi，维护成本直线上升：
1.不同鉴权、不同限速、不同 Token 折算
2.上下文长度从 4k 到 128k 不等，工程侧要写大量裁剪逻辑
3.每月 15 号前，财务追着要对账三份不同格式的账单
小马算力把上述差异抽象成一张“路由表”：
1.统一 OpenAI-compatible 接口，改两行 base_url 即可切换后端模型
2.1024K 上下文对所有模型一视同仁，长文档直接整段喂入，省掉 RAG 链路里“chunk→embedding→retrieve”三步
3.账单按北京时间 0 点出账，单位统一成人民币，财务一键导出
一句话：它做的不是“卖算力”，而是“把算力差异抹平”，让模型回归纯粹的逻辑黑盒。
二、活动背后的产品逻辑
很多人把 1024 活动当成“薅羊毛”，但站在平台视角，这是一次典型的“价格弹性实验”：

通过双倍返金，把高并发场景提前逼出来，验证自建集群的峰值水位
用京东卡排行榜筛选出“超级节点”开发者，后续定向邀约为种子用户
技术论坛发文奖，实质是低成本收集真实 Benchmark，比自己做 PR 更有效

所以，你每一次调用、每一篇测评，都是在帮平台完善路由算法与成本模型；平台则用折扣和返金，把节省下来的毛利让渡出去——双赢。

三、如何优雅“蹭”活动，又不被反薅

先领 20 元新人券，跑一条最费钱的长文本任务，验证 1024K 上下文是否真能满足场景
24-28 日每天 0 点签到，系统会推 20 元叠加券，适合跑并发压测
技术博客别水文，把对比数据、延时截图、费用账单贴全，审核通过率极高；我一篇《 glm-4 370k 长文本摘要》浏览 1 200+，次日到账 200 元券
邀新链接只丢给真实刚需同事，避免无效注册导致榜单清洗
双倍返金期间，把原本就要跑的批量任务迁移过来，相当于“花一份钱，存一份钱”，不做额外消耗

四、小结：算力平民化的最后一公里
过去我们谈“普惠算力”，更多是指硬件降价、政府补贴。
小马算力给出的解法却是“抽象层普惠”：
把模型差异、上下文限制、计费粒度、故障转移全部封装，开发者只需关心 prompt 与数据。
当调用成本低于一杯美式，当长文本不再需要切分，当财务不再追问“为什么又有三张发票”，创意才会真正涌现——正如 GitHub 让代码托管不再成为门槛，算力也需要自己的“GitHub 时刻”。
10 月 28 日 23:59，双倍返金入口关闭，但路由表一旦接入，就很难再回退。
如果你也在寻找“不牺牲效果的前提下，把推理成本压到最低”的方案，不妨趁活动窗口做一次灰度；至少在我这边，集群关机后没再重启。
—— 记录于 2025.10.20，杭州，云基地机房终于安静了。